Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KUALITAS PEMASUKAN PANGAN SEGAR METODE SMART
Trinanda Syahputra 1 , Milva Yetri 1 , Siwi Dwi Armaya 1 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma email : trinandasyahputra@gmail.com
Abstract: Fresh  food  from  plants  is  a  food  that  is  high  risk  to  chemical  contamination that can disturb human health so it needs to be tested its quality. Decision Support System is an interactive system that supports decisions in the process of decision making through the  alternatives  obtained  from  the  data  processing,  information  and  model  design.  The Smart  method  is  a  multi-attribute  decision-making  method  used  to  support  the manufacturer  in  choosing  between  alternatives.  Results  on  the  determination  of  the quality of fresh food imports from plants.
Keywords: expert system, smart method, food
Abstrak: Pangan segar asal tumbuhan merupakan pangan yang beresiko tinggi terhadap cemaran  kimia  yang dapat mengganggu  kesehatan manusia  sehingga perlu dilakukan uji kualitasnya.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem  interaktif  yang mendukung  keputusan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  melalui  alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model. Metode Smart merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  atribut  yang  digunakan  untuk mendukung pembuat dalam memilih antara beberapa alternatif. Hasil terhadap penentuan kualitas pemasukan pangan segar asal tumbuhan.
Kata kunci: sistem pakar, metode smart, pangan

## PENDAHULUAN
Pangan  Segar  Asal  Tumbuhan (PSAT)  adalah  pangan  asal  tumbuhan yang  dihasilkan  dari  proses  pasca  panen untuk  konsumsi  maupun  sebagai  bahan baku.  Pangan  segar  asal  tumbuhan merupakan  pangan  yang  beresiko  tinggi terhadap  cemaran  kimia  (residu  pestisida, mikotoksin,  logam  berat)  yang  dapat mengganggu  kesehatan  manusia  sehingga perlu  dilakukan  uji  kualitasnya,  dan dilakukan  pengawasan  di  Negara  asal maupun  pada  saat  masuk  ke  wilayah Indonesia. Hal ini untuk menjamin bahwa
pangan  segar  yang  masuk  tidak  tercemar oleh  cemaran  kimia  sehingga  aman  dan layak  untuk  dikonsumsi  oleh  manusia sehari-hari  maupun  dalam  kurun  waktu yang  lama.  Pangan  segar  asal  tumbuhan memiliki beberapa  alternatif seperti buah, sayur, sereal, kacang-kacangan dan tanaman perkebunan yang masuk ke Balai Karantina Pertanian Kelas II Medan untuk dilakukan pengujian atas kualitas pangan. Tetapi  pada  Balai  Karantina  Pertanian kelas  II  Medan  sering  terjadi  beberapa kendala  dalam  menentukan kualitas pangan  segar  asal  tumbuhan,  adapun kendalanya  adalah  para  petugas  karantina
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
tumbuhan  memerlukan  waktu  yang  lama untuk melakukan pemeriksaan baik dokumen  maupun  pangan  segar  tersebut karena  setiap  pangan  segar  yang  masuk harus melalui proses pemeriksaan dilaboraturium  dan  selanjutnya  data  hasil laboraturium akan diproses secara manual dibagian  karantina  tumbuhan  dan  proses itu akan memakan  waktu 1 sampai 2 hari sehingga  pihak  instansi  memerlukan adanya sebuah sistem pendukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  suatu  sistem  interaktif  yang mendukung  keputusan  dalam  proses pengambilan keputusan melalui alternatif- alternatif  yang  diperoleh  dari  hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model. Dalam perancangan sistem pendukung  keputusan  dibutuhkan  sebuah metode yang diterapkan dalam perhitungan  dimana  sistem  pendukung keputusan  ini  menggunakan  metode Smart. Metode Smart ( Simple Multi Attribute  Rating  Technique ) merupakan metode  pengambilan  keputusan  multi atribut yang digunakan untuk mendukung pembuat  dalam  memilih  antara  beberapa alternatif.  Setiap  pembuat  keputusan harus  memilih  sebuah  alternatif  yang sesuai dengan tujuan yang telah dirumuskan.  Setiap  alternatif  terdiri  dari sekumpulan  atribut  dan  setiap  atribut mempunyai  nilai-nilai.  Nilai  ini  dirata- rata dengan skala tertentu.
Maka tujuan yang akan dicapai dari penelitian ini adalah:
1. Untuk menganalisa permasalahan yang  terjadi  berkenaan  dengan  kua-
litas  pemasukan  pangan  segar  asal tumbuhan.
2. Untuk  merancang  aplikasi  yang mengadopsi metode Smart yang dapat digunakan untuk menentukan kualitas pemasukan  pangan  segar  asal  tum- buhan  secara tapat dan akurat.
3. Untuk  menguji  sistem  yang  telah dibuat  dan  melihat  sejauh  mana kinerjanya  didalam  pemecahan  per-
masalahan  berkaitan  dengan  penen- tuan kualitas pemasukan pangan segar asal tumbuhan.
4. Untuk  menerapkan  aplikasi  yang dibuat  dengan  menggunakan  metode Smart dalam  menentukan  kualitas pemasukan  pangan  segar  asal  tum- buhan.

## METODOLOGI
SMART menggunakan linier additive model  untuk  meramal  nilai  dari setiap  alternatif. SMART merupakan metode  pengambilan  keputusan  yang fleksibel. SMART lebih banyak digunakan karena  kesederhanaannya  dalam  meres- pon  kebutuhan  pembuat  keputusan  dan caranya  menganalisa  respon.  Analisa yang  terlibat  adalah  transparan  sehingga metode  ini  memberikan  pemahaman masalah  tinggi  dan  dapat  diterima  oleh pembuat keputusan.
SMART lebih  banyak  digunakan karena  kesederhanaannya  dalam  meres- pon  kebutuhan  pembuat  keputusan  dan caranya  menganalisa  respon.  Analisa yang  terlibat  adalah  transparan  sehingga metode  ini  memberikan  pemahaman masalah  yang  tinggi  dan  dapat  diterima oleh  pembuat  keputusan.  Pembobotan pada SMART menggunakan skala antara 0 sampai  1,  sehingga  mempermudah  per- hitungan  dan  perbandingan  nilai  pada masing-masing alternatif.
Model  yang  digunakan  dalam SMART :
Keterangan:
Wj =   nilai  pembobotan  kriteria  ke- j dan k kriteria U(ai)  =  nilai  utility  kriteria  ke- i untuk kriteria ke- i
Teknik SMART
a) Langkah  1:  menentukan  jumlah  krite- ria
b) Langkah 2:   sistem secara default memberikan skala 0 – 100
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
berdasarkan prioritas yang telah diinputkan kemudian  dilakukan  nor- malisasi. Normalisasi = (i)
Keterangan: Wj : bobot suatu kriteria ∑wj: total bobot semua kriteria
c) Langkah 3:  memberikan  nilai  kriteria untuk setiap alternatif d) Langkah 4:  hitung  nilai  utility  untuk setiap  kriteria  masing- masing Keterangan: =    nilai  utility  kriteria  ke-1  untuk kriteria ke-i =   nilai kriteria maksimal
=   milai kriteria minimal =   nilai kriteria ke-1
e) Langkah 5: hitung nilai akhir masing-
masing.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  ketentuan  perusa- haan jika nilai akhir/hasil < 16 maka nilai tersebut  dikatakan  berkualitas  dan  layak konsumsi tetapi jika nilai akhir/hasil > 16 maka  nilai  tersebut  tidak  berkualitas  atau tidak layak konsumsi. Adapun   algoritma dalam  penyelesaian  dari  metode  SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ) yaitu sebagai berikut: 1. Menentukan jumlah kriteria
Menentukan  jumlah    kriteria  dari keputusan  yang  akan   di ambil  untuk mendapatkan  rating  kecocokan  alternatif pada  setiap  kriteria  tersebut  dengan
keterangan nilai sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Kriteria No Nama Kriteria Nilai Ket 1 Lamanya hari pasca panen (K1) 90-100 Sangat Baik 2 Kondisi Fisik (K2) 75-89 Baik 3 Warna (K3) 60-75 Sedang 4 Residu Pestisida (K4) 50-59 Kurang Baik 2.  Memberikan  nilai  normalisasi  bobot kriteria Adapun  nilai  normalisasi  bobot yang  diberikan  berdasarkan  ketentuan instansi  atau  perusahaan  adalah  0-100 (Wj/ ).  Dari  nilai  bobot  kriteria inilah  yang  nanti  akan  menjadi  penentu hasil perkalian dengan nilai uji laboraturium. Tabel 2. Tabel Normalisasi Bobot Kriteria No Nama Kriteria Bobot (Wj) Normalisasi 1 Lamanya hari pasca panen (K1) 35 % 0.35 2 Kondisi Fisik (K2) 30 % 0.30 3 Warna (K3) 25 % 0.25 4 Residu Pestisida (K4) 10 % 0.1 3.  Membuat  daftar  nilai  hasil  uji laboraturium Dari  hasil  analisa  data  yang dilakukan oleh peneliti, berikut ini adalah
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 3. Hasil Uji Laboraturium
No Alternatif K1 (Lamanya Hari Pasca Panen) K2 (Kondisi Fisik) K3 (Warna) K4 (Residu Pestisida) 1 Apel Anna 80 90 85 85 2 Apel Fuji 80 75 90 80 3 Apel Granny Smith 85 80 85 70 Sumber: Balai Karantia Pertanian Kelas II Medan
data  dari  pemasukan  buah  yang  termasuk dalam  pangan  segar  asal  tumbuhan  yang lebih  sering  dikirim  oleh  pengguna  jasa adalah  Apel  Anna,  Apel  Fuji,  dan  Apel Granny  Smith  dengan  range  penilaian yaitu antara 50 – 100.
4.  Menghitung  nilai Utility untuk  setiap kriteria masing-masing:
Keterangan: =  nilai utility kriteria  ke-1  untuk kriteria ke-i
= nilai kriteria maksimal
= milai kriteria minimal = nilai kriteria ke-1 Rancangan  model  untuk  meng- evaluasi  penentuan  kualitas  buah  yang termasuk  dalam  pangan  segar  asal tumbuhan,  tabel  nilai utility ini  meng-
hitung hasil dari uji lab yang menunjukkan  tingkat  baik  atau  buruk serta ada tidaknya kecacatan dari alternatif yang akan dikirim atau dikonsumsi.  Tabel  nilai utility adalah sebagi berikut:
Tabel 4. Nilai Utility Apel Anna (C1) No Kriteria Hasil Uji Labora- turium 1 K1 80 20 2 K2 90 10 3 K3 85 15 4 K4 85 15
Tabel 5. Nilai Utility Apel Fuji (C2) No Kriteria Hasil Uji Labora- turium 1 K1 80 20 2 K2 75 25 3 K3 90 10 4 K4 80 20 Tabel 6.  Nilai Utility Apel Granny Smith (C3) No Kriteria Hasil Uji Labora- turium 1 K1 85 15 2 K2 80 20 3 K3 85 15 4 K4 70 30 5. Kemudian menghitung nilai keseluruhan utility : Tabel 7.  Nilai Keseluruhan Utility Apel Anna (C1) Penilaian Responden Wj K1 20 0.35 7 K2 10 0.30 3 K3 15 0.25 3.75 K4 15 0.1 1.5 Total Nilai Utility Keseluruhan dari HP1 15.25
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 8.  Nilai Keseluruhan Utility Apel Fuji (C2) Penilaian Responden Wj K1 20 0.35 7 K2 25 0.30 7.5 K3 10 0.25 2.5 K4 20 0.1 2 Total Nilai Utility Keseluruhan dari HP1 19 Tabel 9.  Nilai Keseluruhan Utility Apel Granny Smith (C3) Penilaian Responden Wj K1 15 0.35 5.25 K2 20 0.30 6 K3 15 0.25 3.75 K4 30 0.1 2 Total Nilai Utility Keseluruhan dari HP1 18 6. Menetapkan Hasil/Kepuasan Tabel 10.   Nilai Keseluruhan Utility Apel Granny Smith (C3) Nama Alternatif Hasil Akhir Apel Anna  (C1) 15.25 Apel Fuji  (C2) 19 Apel Granny Smith  (C3) 18
Dari  tabel  10,  maka  dapat  ditarik kesimpulan bahwasannya alternatif terbaik  diperoleh  ialah  Apel  Anna  (C1) dengan  nilai  terakhir  15.25  (nilai  <  16) maka sebagai  komoditi  pengguna  jasa yang dikatakan berkualitas untuk konsumsi masyarakat.

## SIMPULAN
Dalam menganalisa permasalahan terhadap  penentuan  kualitas  pemasukan pangan  segar  asal  tumbuhan  dapat dilakukan  dengan  Metode  Smart.  Metode Smart  merupakan  metode  pengambilan keputusan  multi  atribut  yang  digunakan untuk mendukung keputusan dalam memilih  antara  beberapa  alternatif  suatu metode dalam sistem pendukung keputusan  untuk  melakukan  perhitungan yang cukup akurat.
Merancang  aplikasi  sistem  pen- dukung  keputusan  yang  mengadopsi metode Smart dilakukan dengan beberapa kriteria  yaitu  lamanya  hari  pasca  panen, kondisi  fisik,  warna,  dan  residu  pestisida. Hasil  aplikasinya  berupa  laporan  atau hasil  akhir  penentuan  kualitas  pemasukan pangan  segar  asal  tumbuhan.  Penerapan metode Smart menghasilkan suatu perhitungan  yang  dapat  dimanfaatkan untuk mengambil keputusan atau kebijakan dimasa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Sanjaya,  A.,  dkk.  (2015).  Rekomendasi Pembelian  Grosi  Pada  Toko Mainan  Menggunakan  Metode SMART. Samarinda: Jurnal Metode SMART . I(1) Ladjamudin,  A.  2013. Analisis  dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Rosa,  A.S.  &  Shalahuddin,  M.  (2014). Rekayasa Perangkat lunak . Bandung: Informatika. Widara,  A.P.  &  Winiarti,  S.  (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Penilaian  Kineja  Pegawai Untuk  Kenaikan  Jabatan  Pegawai Menggunakan Metode GAP Kompetensi (Studi Kasus
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Perusahaan Perkasa Jaya Compuretail). Jurnal Sarjana TeknikInformatika .  1(2):  2338  – 5197.